CX-ekspert inden for robotteknologi fortæller os, hvordan vi vælger, hvilke CX-arbejdsgange der skal gennemgås med AI

Jesica Chavez er administrerende direktør for Robo Success, et specialiseret bureau, der hjælper robotteknologi- og teknologivirksomheder med at skalere, samtidig med at deres CX-drift forbedres. Før dette havde hun blandt andet roller som chef for CS og VP of CXS i forskellige robotteknologiorganisationer.

Vi satte os ned med Jesica, mens hun gennemgik sine arbejdsgange og delte sine råd med andre CX-ledere, der implementerer AI i deres organisationer.

Praktisk, lydhør og resultatorienteret

Jeg hedder Jesica Chavez og er administrerende direktør for Robo Success. I mere end 20 år har jeg ledet initiativer inden for kundeoplevelse og hjulpet organisationer med at opbygge CX-funktioner, der understøtter bæredygtig vækst.

Robo Success er et specialiseret, vækstorienteret bureau, der hjælper robotteknologi- og teknologivirksomheder med at opnå bedre resultater gennem strategier, der er tilpasset deres vækstmål. Vi fokuserer på startups og virksomheder i vækst, der opbygger eller styrker deres kapacitet inden for kundeoplevelse.

Vi forstår de unikke udfordringer, startups står over for, når de etablerer deres CX-afdelinger, og vi anlægger et bredere perspektiv: CX er en vigtig del af at levere en fremragende samlet oplevelse. Vores fokus er at gøre enhver interaktion praktisk, lydhør og resultatorienteret — fra den første samtale til langsigtet succes.

Sådan kan AI bruges til at effektivisere oprettelsen af indhold til Hjælpecenteret

Det seneste år har vi brugt AI til at effektivisere oprettelsen af indhold til Hjælpecenteret — en vigtig del af at skalere kundesupporten, efterhånden som en virksomhed vokser.

Scribe er et AI-værktøj, der hjælper os med automatisk at omdanne gentagelige produktarbejdsgange til tydelige trin-for-trin-vejledninger med skærmbilleder. Loom gør det muligt for os at skabe korte, personaliserede videoforklaringer til mere visuelle eller komplekse emner — og dets AI-værktøjspakke hjælper med redigering og oprettelse af metadata. Vi bruger etablerede budskaber, terminologi og skabeloner for at sikre, at begge formater afspejler virksomhedens brandstemme og kommunikerer information ensartet.

Derefter bruger vi dette godkendte indhold til at informere AI-chatbots, så kunderne får adgang til ensartet vejledning og support i overensstemmelse med brandet, når de har brug for det, døgnet rundt. Det skaber en mere gnidningsfri selvbetjeningsoplevelse, reducerer friktion og gentagne supporthenvendelser og sikrer, at kunderne modtager de samme tydelige oplysninger på tværs af kanaler.

Som resultat reducerede vi den tid, der tidligere blev brugt på at producere artikler og instruktionsvideoer. For eksempel tager en artikel, der tidligere tog mere end to timer plus en korrekturgang, nu cirka ti minutter. Og ved at bruge godkendt indhold til at informere AI-chatbots er chat-supporttiden for niveau 1 reduceret med 30%.

Vi omdirigerer nu denne kapacitet til at forbedre den overordnede strategi for kundeoplevelsen, identificere kundernes behov tidligere og hjælpe teams med at gå fra reaktiv til proaktiv support.

En praktisk arbejdsgang for indhold til Hjælpecenteret

Denne AI-drevne CX-arbejdsgang begynder, når en ny produktfunktion er færdiggjort og udgivet i Jira. Det udløser en Slack-notifikation og opretter automatisk en Jira-opgave, så supportteamet kan forberede kundeorienteret indhold.

Supportteamet bruger Scribe til at oprette en trin-for-trin-vejledning med skærmbilleder og Loom til at producere en videogennemgang. Claude og Zapier understøtter arbejdsgangen ved at koordinere agenter og automatisere informationsudvekslingen mellem systemer. Før noget publiceres, gennemgår et menneske indholdet for at bekræfte, at det er korrekt, nyttigt og i overensstemmelse med brandstemmen.

Når indholdet er godkendt, publicerer vi den skriftlige vejledning i Hjælpecenteret, publicerer videoen på YouTube og føder begge ressourcer ind i AI-chatbotten. Det gør chatbotten i stand til at give kunderne ensartet og opdateret vejledning døgnet rundt, så snart en funktion er tilgængelig.

Vi deler også det samme godkendte indhold med Marketing, så teamet kan oprette meddelelser om funktioner og kundekommunikation. Det holder Support, CX, Produkt og Marketing afstemt omkring ét nøjagtigt og ensartet budskab.

Hvorfor mennesker har ansvaret for strategi og relationer

Derudover bruger vi AI til at informere om og skalere gentagelige CX-aktiviteter, herunder at analysere tilbagevendende supporttemaer, identificere huller i indholdet og udstyre chatbots med godkendte oplysninger, der er ensartede med brandet. AI hjælper os også med at personalisere vejledningen baseret på almindelige kundebehov og identificere problemer, der kan kræve opmærksomhed.

De beslutninger, der kræver dømmekraft, forbliver udtrykkeligt menneskelige. Det omfatter fastsættelse af CX-prioriteter, design af kunderejser, håndtering af følsomme eskaleringer eller genoprettelse af kundeservice samt strategiske anbefalinger til ledelsen. AI kan identificere mønstre og fremskynde udførelsen, men mennesker bidrager med den empati, forretningskontekst og ansvarlighed, der kræves for at træffe de rigtige beslutninger for kunderne og virksomheden.

Vores tilgang er at bruge AI til at reducere manuelt arbejde og forbedre reaktionsevnen — samtidig med at mennesker forbliver ansvarlige for strategi, relationer og vigtige kundemøder.

Hvorfor automatiseret support nogle gange mislykkes — og hvordan det undgås

Da vi oprindeligt brugte AI til direkte svar på kundesupporthenvendelser, løste eller viderebehandlede den størstedelen af forespørgslerne, men svarene imødekom nogle gange ikke kundens behov. Selv hvis AI hjalp ti kunder, var én frustreret kunde for meget, især når interaktionen krævede kontekst, empati eller et mere nuanceret svar.

Det kan få en til at tro, at en kundeservice af høj kvalitet altid kræver et menneske. Det var min oprindelige antagelse. Men vi har lært, at kunder ikke nødvendigvis har brug for eller ønsker et menneske til hvert spørgsmål — de har brug for hurtig, præcis og letforståelig hjælp.

Som følge heraf ændrede vi vores tilgang. AI understøtter nu processen ved at udarbejde svarudkast, opsummere oplysninger og identificere relevante ressourcer, men i mere komplekse eller følsomme sager gennemgår et menneske svarene, før de sendes. Og vi gennemgår regelmæssigt de mindre følsomme svar, som vores chatbot sender automatisk.

Det er også vigtigt at bemærke, at AI kun er så pålidelig som de oplysninger, den bygger på, så forældet eller ufuldstændigt kildemateriale kan føre til uklare eller unøjagtige svar. Det håndterer vi ved kun at bruge godkendt indhold, blive mere disciplinerede med at holde vores vidensbase opdateret og opretholde tydelige veje til menneskelig support.

Sådan vælger du, hvor AI bør anvendes i CX

Jesica deler

Især inden for robotteknologi ser hver kunderejse meget forskellig ud … Mit råd er derfor at starte med én prioritetsmåling og identificere et specifikt område, hvor AI kan gøre en mærkbar forskel.

AI og automatisering kan styrke kundeoplevelsen på mange måder, men ledere bør først vurdere hvad der betyder mest for deres virksomhed, og hvordan ændringer vil påvirke deres vigtigste målepunkter.

Især inden for robotteknologi ser hver kunderejse meget forskellig ud. Den største fejl, jeg har set, er at behandle kundeoplevelsen inden for robotteknologi præcis som SaaS. Robotteknologi omfatter ofte fysiske produkter, implementering, oplæring, driftsændringer og løbende support i virkelige miljøer. Disse øjeblikke kræver et andet niveau af kontekst, koordinering og kundeuddannelse.

Mit råd er derfor at starte med én prioritetsmåling — såsom opfyldelse af SLA, CSAT, kundens livstidsværdi (CLV) eller tiden til løsning af supportsager — og identificere et specifikt område, hvor AI kan gøre en mærkbar forskel. Hvis målet for eksempel er hurtigere svartid, kan AI hjælpe med at forbedre selvbetjeningsindholdet og automatisere support på niveau 1. Hvis CSAT er prioriteten, kan det være mere værdifuldt at bruge AI til at identificere tilbagevendende problemer og forbedre kunderejsen.

Det afgørende er at begynde med et fokuseret anvendelsesområde, måle effekten og gentage processen. AI bør understøtte et tydeligt kunde- og forretningsresultat — ikke implementeres blot fordi teknologien er tilgængelig.

Hvorfor implementering af AI kan være vanskeligere, end CX-ledere forventer

Puha! Jeg ville ønske, jeg havde vidst, hvor meget tid en vellykket implementering af AI kræver til iteration, læring, test og evaluering af forskellige modeller.

At lancere pilotprojektet var kun begyndelsen; det virkelige arbejde bestod i at finjustere prompts, forbedre vidensbasen, gennemgå resultaterne og lære, hvor AI kunne skabe værdi uden at gå på kompromis med kundeoplevelsen.

Og så er der teamets side af sagen. Implementering af AI er ikke kun en teknologisk beslutning — det er også en beslutning om mennesker. Teams kan være begejstrede for at spare tid, men de kan også være usikre på, hvordan deres roller vil ændre sig, om de kan stole på resultaterne, eller om AI vil erstatte deres ekspertise.

Ledere bør involvere teams tidligt, forklare formålet med AI, tilbyde oplæring og gøre det klart, at AI er der for at understøtte, ikke erstatte, deres arbejde.

Derefter skal der fastsættes klare processer og veldefinerede mål. Hvis teamet ikke klart kan forklare, hvordan de håndterer kundeproblemer, hvem der har ansvaret for kundernes vidensbase, eller hvilke resultater de forsøger at forbedre, vil AI sandsynligvis skabe forvirring i stedet for værdi. AI kræver strukturerede arbejdsgange, nøjagtige oplysninger og et målbart formål.

Fire råd til CX-ledere, der implementerer AI i deres arbejdsgange

Mit råd til CX-ledere er dette:

• Omfavn AI, og betragt det som en forstærker, ikke en erstatning for forståelsen af kunderne.
• Begynd med arbejde med stor volumen, der kan gentages, såsom indholdsoprettelse, vidensstyring og grundlæggende supportvejledning, hvor AI kan forbedre hastigheden og ensartetheden uden at svække tilliden.
• Lad mennesker være ansvarlige for strategi, komplekse beslutninger, følsomme eskaleringer og genoprettelse af servicen.
• Og mål mere end effektivitet. Overvåg nøjagtighed, kundernes reaktioner, kvaliteten af problemløsningen og eskaleringsmønstre. Én dårlig interaktion kan opveje mange vellykkede automatiserede interaktioner, hvis den skader kundernes tillid.

Følg med

Du kan følge Jesica Chavez' arbejde på LinkedIn.

Flere ekspertinterviews følger på CX Lead!